首先，EFA和PFA的失效可能源于数据不适合因子分析。如果数据不满足因子分析的假设，比如不满足正态性、线性关系、共变异等，那么结果可能不可靠。此外，如果变量之间存在严重的共线性或者样本量太小，也会影响因子分析的结果。
其次，选择不恰当的因子数量也可能导致EFA和PFA的失效。如果选择的因子数量与数据的实际结构不匹配，就会出现因子提取不准确的情况，进而影响结果的可解释性和有效性。因此，在进行因子分析之前，应该通过合适的方法（如Kaiser准则、Scree图或平行分析）来确定因子数量。
另外，EFA和PFA的失效还可能源于选择不合适的因子旋转方法。因子旋转是为了更好地解释因子间的关系和简化因子结构，但是如果选择的旋转方法不合适，可能会使结果变得模糊不清，难以解释。常见的旋转方法包括Varimax、Promax等，选择合适的旋转方法对于提高结果的解释性和稳定性至关重要。
此外，数据缺失或异常值也可能影响EFA和PFA的结果。缺失数据会降低分析的可靠性，而异常值则可能影响因子提取和旋转过程，从而产生不准确的结果。
综上所述，EFA和PFA在实际应用中可能会失效，主要是由于数据不适合、因子数量选择不当、因子旋转方法选择不合适以及数据质量问题等原因所致。因此，在进行因子分析时，需要仔细检查数据的适用性，并谨慎选择分析方法和参数，以确保结果的可靠性和有效性。
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